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ws1718:galton-fallbrett

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ws1718:galton-fallbrett [2018/02/15 17:34]
m.hansemann [Protokoll]
ws1718:galton-fallbrett [2018/04/14 19:30] (aktuell)
m.hansemann
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 ======Galton-Fallbrett====== ======Galton-Fallbrett======
 +{{:​ws1718:​galtondream.png?​200|}} 
 +{{:​ws1718:​galltonfallbrett.7z|}} 
 +{{:​ws1718:​galton.pdf|}}
 ==== Inhaltsverzeichnis ==== ==== Inhaltsverzeichnis ====
   - Projektbeschreibung   - Projektbeschreibung
   - Projektplanung   - Projektplanung
   - Ausblick   - Ausblick
 +
 +
 +  *[[Protokoll]]
 +  *[[Dokumentation]]
 +  *[[Ausblick]]
 +  *[[Programmcode]]
 +  *[[Analyse]]
 +  *[[Theorie]]
 +  *[[Programmablauf]]
 +
 +==== Kommentare von Arik ====
 +
 +Alles in allem eine gelungene Dokumentation,​ Einführung,​ Protokolle, Literatur, Zielformulierung,​ alles vorhanden. Gute Erklärung der Auswirkung bei Änderung der Kugelradien.
 +Jedoch hätte ich mir noch ein paar Dinge gewünscht:
 +
 +  * Eine Erklärung des mathematischen Modells, gerne auch mit ein paar Formeln. Wikipedia bietet z.B. die   ​Verteilung des k-ten Lochs bei einem n-stufigen Galtonbrett. Man könnte auch noch den //Zentralen Grenzwertsatz//​ bzw. die //​Bernoulli-Verteilung//​ erwähnen . Welches Ergebnis erwartet man beim mathematischen Modell im Allgemeinen? ​
 +  * Erklärung des physikalischen Modells, möglicherweise besonders im Gegensatz zum mathematischen Modell. Eine kurze Erklärung der physikalischen Begriffe ist für physikferne Leser interessant (Z//​entraler Stoß, Dezentraler Stoß// z.B.). Gerade der dezentrale Stoß war ja auch von der Mathematik her spannend.
 +  * Eine kleine Erklärung des kd-Trees, da es ja für dieses Projekt eine deutliche Performanceverbesserung lieferte. Möglicherweise einen kurzen Codeschnipsel wie die Implementation in Python ist. Kd-Tree ist für viele Projekte mit Kollisionsüberprüfung interessant.
 +  * Ein kleinen Überblick, auch gerne in Pseudocode, wie der Programmfluss ist ( also was wird pro Zeitschritt ausgeführt,​ Zeichnen, Kollision checken, etc...)
 +  * Muss nicht sein, aber fand ich ganz spannend, weil du dir da ja auch viele Gedanken gemacht hast: Ist das Galtonbrett ein Normalverteilungsgenerator?​ Was genau bedeutet das? Ist es unabhängig von der Inputverteilung? ​
 +  * Ist die mitgelieferte Pythondatei die aktuellste? Da ist ja noch keine Klassenimplementierung drin, dachte das hättest du noch im Block angefangen.
 +
  
 ==== Projektbeschreibung ==== ==== Projektbeschreibung ====
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 ==== Gui ==== ==== Gui ====
 einstell möglichkeiten für kugel anzahl; generation eines bretts mit bias; einbindung der visualisierung; ​ einstell möglichkeiten für kugel anzahl; generation eines bretts mit bias; einbindung der visualisierung; ​
- + 
- +
-====Protokoll==== +
- - 30.11.2017 +
-  * Beginn mit dem mathematischen Modells -> prove of concept successfull +
-  * Ausgabe einer text-datei  +
-  * Bugs: Verteilung überspringt (meistens) Fächer +
- +
- +
-- 07.12.2017 +
-  * korrigieren der Bugs von letzter Woche, mathematisches modell voll funktionsfähig +
-  * beginn der recherche zur visualisierung,​ mögliche kandidaten: graohics/​pygame +
-  * zur erleichterung der visualisierung:​ einführung der trajectory datei, diese kann von der visualisierung dann zu reconstruktion alle trajektorien genutz werden +
-  * probleme: erstellung generierter objecte  +
-  ** schleifen innerhalb von graphics +
- +
--21.12.2017 +
-  * fertigstellung des Bretts +
-  * beginn der kugel animation ​   +
- +
--11.01.2018 +
-  * begin bounce-animation über vektor umkehrung und colisions detection +
-  * damit einleitung des physikalischen modells +
--18.01.2018 +
-  * erkennung eines problems, beim erstellen der objekte +
-  * lösung durch erstellen von listen +
-  * alle pins sind nu in liste verfügbar +
--01.02.2018 +
-  * implementation von tuple-listen zur integration von kugeln mit q,p +
-  * erste problem mit der simulation, zeichenen mehrerer kugeln mit aktiver pin-collision laggt stark +
-  * entscheidung auf koordinaten orientierte zeichnung umzustellen +
-  * dies hilft nur maginal +
-  * entscheidung graphics zu dumpen und pygame als neue zeichen engine zu verwenden +
--08.02.2018 +
-  * implementation in pygame erfolgreich +
-  * pygame, liefert nur geringe verbesserung +
-  * implementation eines kd-tree - keine deutliche performance verbesserung +
-  * Project zu groß? +
--15.02.2018 +
-  * kd2-tree funktioniert +
-  * random number generration wirft symmetrische muster mit sehr niedriger varianz +
-  * implementierung der daten auswertung wie im math-modell+
ws1718/galton-fallbrett.1518712481.txt.gz · Zuletzt geändert: 2018/02/15 17:34 von m.hansemann